海量数据查询,海量数据查询方案

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于海量数据查询的问题，于是小编就整理了4个相关介绍海量数据查询的解答，让我们一起看看吧。如何使用使用分页查询来适应挖掘海量数据呢？...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于海量数据查询的问题，于是小编就整理了4个相关介绍海量数据查询的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何使用使用分页查询来适应挖掘海量数据呢？
2. HBase怎么实现海量数据的毫秒级查询？
3. 海量数据公司怎么样？
4. 什么成为解决海量数据存储的主要手段？

如何使用使用分页查询来适应挖掘海量数据呢？

数据挖掘各类算法中，常常需要遍历整个数据库（表）。现实中的数据库可能十分大，往往不可能通过一个简单的Select *的方式遍历提取数据表内的所有元组。直接用Select * 的方式存在两大问题，一是Select *过后，可能要等很久数据库才能将所有信息提交完毕，第二是得到的结果可能是很大，远远超过内存的限制。

现在各种主流的数据库都支持了分页查询的方式。

以Oracle为例，通过rownum关键字可以获取指定的行区间。

比如:

Select * from XX。TABLE1 where rownum = 50;

以MySQL为例，提供了limit关键字，更加方便获取中间某区间的行数据。

比如: Select * from TABLE1 limit 50,100。 MySQL的limit关键字用起来比Oracle要方便一些。不过各个数据库的分页查询的速度我倒没有研究过，网上听一些高手们说，Oracle提供的分页查询效率要高一些。

Hibernate这样的数据持久层提供的分页查询，可以屏蔽掉各个不同的数据库之间具体SQL实现差异。

Hiberante这样的数据持久层工具一大好处就是可以屏蔽掉不同数据库的之间的某些细节差异。

分页查询在不同的数据库上实现的SQL不一样，所以要统一，最好使用Hibernate这样的工具。

HBase怎么实现海量数据的毫秒级查询？

Base中单表的数据量通常可以达到TB级或PB级，但大多数情况下数据读取可以做到毫秒级。HBase是如何做到的哪？要想实现表中数据的快速访问，通用的做法是数据保持有序并尽可能的将数据保存在内存里。HBase也是这样实现的。

对于海量级的数据，首先要解决存储的问题。

数据存储上，HBase将表切分成小一点的数据单位region，托管到RegionServer上，和以前关系数据库分区表类似。但比关系数据库分区、分库易用。这一点在数据访问上，HBase对用户是透明的。

海量数据公司怎么样？

我来海量的时候还没上市，当时其实也没想过拿股权，2017年公司上市了，因为之前自己表现还不错，也拿到了一些股票，收益还是比较可观的。

上市以后公司明确表示公司每2-3年会启动新一轮股权激励（激励对象，激励规则都有明确的标准和规定），同时，对自主业务（自主服务和产品）有贡献的人都会有期权激励（也不遥远了）

什么成为解决海量数据存储的主要手段？

数据中心。

数据中心是全球协作的特定设备网络，用来在internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。

在今后的发展中，数据中心也将会成为企业竞争的资产，商业模式也会因此发生改变。随着数据中心应用的广泛化，人工智能、网络安全等也相继出现，更多的用户都被带到了网络和手机的应用中。随着计算机和数据量的增多，人们也可以通过不断学习积累提升自身的能力，是迈向信息化时代的重要标志。

到此，以上就是小编对于海量数据查询的问题就介绍到这了，希望介绍关于海量数据查询的4点解答对大家有用。